pyspark入门系列 - 05 pyspark.sql.Row函数汇总

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.Builder().master('local').appName('pysparkSqlRow').getOrCreate()

Row

DataFrame中的一行，可以像属性和字典一样访问其中的字段

# 1. 通过Row创建
from pyspark.sql import Rowrow = Row(name='Tom', age=15)
row

Row(age=15, name='Tom')

asDict(recursive)

将Row对象中的字段按照字典格式返回

recursive:将嵌套的Row转换为字典（默认为False）

row_dict = row.asDict()
row_dict

{'age': 15, 'name': 'Tom'}

row1 = Row(key=1, value=Row(name='Tom', age=12))
row1

Row(key=1, value=Row(age=12, name='Tom'))

row1.asDict(recursive=True)  # recursive=True 将

{'key': 1, 'value': {'age': 12, 'name': 'Tom'}}

row1.asDict(recursive=False)

{'key': 1, 'value': Row(age=12, name='Tom')}

附上官方文档的连接：http://spark.apache.org/docs/latest/api/python/pyspark.sql.html#pyspark.sql.Row